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        基于MaxEnt和ArcGIS的大葉桂櫻在我國(guó)的潛在分布預(yù)測(cè)研究

        2019-07-18 07:06:36丁岳煉萬(wàn)利鑫陳杰柯歡王志云
        防護(hù)林科技 2019年6期
        關(guān)鍵詞:物種環(huán)境模型

        丁岳煉,萬(wàn)利鑫,陳杰,柯歡,王志云

        (佛山市林業(yè)科學(xué)研究所,廣東 佛山 528222)

        大葉桂櫻(Laurocerasuszippeliana)為薔薇科(Rosaceae)桂櫻屬(Laurocerasus)常綠高大喬木,其樹干黃褐色,樹冠球形,葉色深綠油亮,花序密集淡雅,且生長(zhǎng)速度快,是一種集觀葉、觀花、觀果及觀干于一身的新優(yōu)園林綠化樹種[1],在園林綠化、庭院綠化美化、生態(tài)公益林改造中具有良好的市場(chǎng)應(yīng)用前景。目前,對(duì)于大葉桂櫻的研究有少量的文獻(xiàn)報(bào)道,大都集中于大葉桂櫻的種子萌發(fā)、栽培方面的研究[2-5],且試驗(yàn)的種子基本采摘于野生的大葉桂櫻,可見對(duì)其種源分布的研究在其開發(fā)運(yùn)用上具有較重要的意義。因此,有少量學(xué)者也對(duì)其種質(zhì)資源情況進(jìn)行了初步的研究,如李建清等[6]對(duì)浙江省雁蕩山地區(qū)的大葉桂櫻資源進(jìn)行了調(diào)查研究,發(fā)現(xiàn)雁蕩山地區(qū)大葉桂櫻資源數(shù)量上較多,但生長(zhǎng)條件較差,大部分呈單株零星分布,很少有呈一定面積的群落存在;任啟飛等[7]以貴州福泉地松鎮(zhèn)的一個(gè)天然大葉桂櫻群落為調(diào)查對(duì)象,發(fā)現(xiàn)其為建群種,并提出了其保護(hù)及開發(fā)利用的建議。而針對(duì)大葉桂櫻的種質(zhì)資源在全國(guó)的地理分布情況研究尚未見文獻(xiàn)報(bào)道。因此,本研究結(jié)合了目前有關(guān)大葉桂櫻種質(zhì)資源標(biāo)本記錄的信息,利用最大熵模型(MaxEnt)和地理信息系統(tǒng)(GIS)對(duì)大葉桂櫻的地理分布特征和潛在分布區(qū)進(jìn)行探究,以期對(duì)大葉桂櫻的野生種質(zhì)資源的保護(hù)、引種和園林應(yīng)用提供的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐指導(dǎo)價(jià)值。

        1 材料與方法

        1.1 數(shù)據(jù)收集

        大葉桂櫻的分布資料信息查閱于中國(guó)數(shù)字植物標(biāo)本館(http://www.cvh.ac.cn)以及查閱了《中國(guó)植物志》,經(jīng)過篩選共獲取345個(gè)大葉桂櫻的標(biāo)本信息,對(duì)于標(biāo)本信息中沒有地理坐標(biāo)的借助奧維地圖拾取坐標(biāo)系統(tǒng)獲取每個(gè)分布點(diǎn)的經(jīng)緯度。

        1.2 氣象數(shù)據(jù)

        環(huán)境數(shù)據(jù)和未來環(huán)境數(shù)據(jù)主要來自全球氣候數(shù)據(jù)網(wǎng)( http://www. Worldclim. org)[8]。從全球氣候數(shù)據(jù)網(wǎng)站下載的氣候數(shù)據(jù)包括年均溫( bio1)、晝夜溫差日均值( bio2)、等溫性(bio3)、溫度季節(jié)性變化的標(biāo)準(zhǔn)差( bio4)、最暖月最高溫(bio5)、最冷月最低溫( bio6)、年均溫變化范圍(bio7)、最濕季度平均溫度( bio8)、最干季度平均溫度(bio9)、最暖季度平均溫度(bio10)、最冷季度平均溫度(bio11)、年均降水量( bio12)、最濕月降水量(bio13)、最干月降水量(bio14)、降水量變異系數(shù)(bio15)、最濕季度降水量( bio16)、最干季度降水量(bio17)、最暖季度降水量( bio18)、最冷季度降水量(bio19) 等19 個(gè)氣候生態(tài)因子( biol-bio19),數(shù)據(jù)年份分別為1950—2000年、2000—2070年,空間分辨率為10 km。

        1.3 數(shù)據(jù)處理

        分別將已處理格式的氣候數(shù)據(jù)信息和大葉桂櫻的分布地理坐標(biāo)信息,導(dǎo)入到MaxEnt模型中對(duì)大葉桂櫻的分布區(qū)進(jìn)行評(píng)估。在進(jìn)行 MaxEnt 分析時(shí),參數(shù)設(shè)定選擇75%分布數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集參與建模,25%采分布點(diǎn)數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集。在環(huán)境參數(shù)設(shè)置中開啟刀切法( Jackknife) 來評(píng)價(jià),各環(huán)境因子的權(quán)重采用受試者特征曲線,即ROC曲線分析法評(píng)價(jià)物種潛在分布預(yù)測(cè)模型精度,即利用ROC曲線與橫坐標(biāo)圍成的面積( AUC) 值來判斷模型預(yù)測(cè)結(jié)果的精準(zhǔn)度。將建模輸出的預(yù)測(cè)結(jié)果(.asc)文件導(dǎo)入到ArcGIS軟件中,轉(zhuǎn)為柵格文件,掩膜提取中國(guó)區(qū)域預(yù)測(cè)圖,設(shè)置適生等級(jí)。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 預(yù)測(cè)結(jié)果有效性的分析

        采用MaxEnt模型對(duì)19個(gè)環(huán)境因子數(shù)據(jù)和大葉桂櫻物種分布數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算分析,如圖1所示,得到ROC曲線訓(xùn)練集的AUC值為0.986,測(cè)試集AUC 值為0.986。根據(jù)Phillips S J等[9]研究,AUC的值越接近1表明其模型越完美、準(zhǔn)確性越高,因此本研究建立的大葉桂櫻MaxEnt模型在中國(guó)的潛在分布區(qū)的預(yù)測(cè)效果好,結(jié)果可信度高,可進(jìn)行下一步分析。

        2.2 大葉桂櫻在中國(guó)的潛在分布預(yù)測(cè)

        通過MaxEnt模型依據(jù)大葉桂櫻424個(gè)地理分布記錄和19個(gè)氣候因子數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)其分布區(qū)域,結(jié)合ArcGIS對(duì)其預(yù)測(cè)分布的適生等級(jí)進(jìn)行劃分,分為不適宜區(qū)[0,0.109 983]、低適宜區(qū)[0.109 983,0.312 626]、較適生區(qū)[0.312 626,0.498 871]和適生區(qū)[0.498 871,0.735 490]。預(yù)測(cè)結(jié)果表明,大葉桂櫻潛在分布區(qū)域有廣東、廣西、貴州、云南、江西、福建、甘肅、四川、浙江、湖北、湖南、陜西、臺(tái)灣等省份,這與中國(guó)植物志中對(duì)該物種的分布范圍描述基本相符[10]。其中大葉桂櫻的最適生區(qū)在廣西、貴州分布得最多,其次在是廣東省、福建省。

        2.3 大葉桂櫻在未來氣候條件下的分布預(yù)測(cè)

        在模擬未來氣候條件下,大葉桂櫻的適生區(qū)發(fā)生了變化。調(diào)查顯示,大葉桂櫻的最適生分布區(qū)域相對(duì)減少,并有往北移動(dòng)跡象,部分區(qū)域也出現(xiàn)了離散型分布,如大葉桂櫻在廣西、廣東的潛在分布面積縮小了,說明隨著氣候的變化,大葉桂櫻的最適生境發(fā)生了變化導(dǎo)致其最適分布范圍變窄;但從圖中可看出大葉桂櫻的未來較適生區(qū)域明顯擴(kuò)大。

        2.4 大葉桂櫻適生區(qū)生態(tài)環(huán)境因子分析

        基于MaxEnt模型,對(duì)每一個(gè)環(huán)境因子進(jìn)行刀切法分析,可判斷不同環(huán)境因子對(duì)大葉桂櫻潛在分布的影響。如圖2中所示,橫坐標(biāo)表示每次規(guī)范訓(xùn)練結(jié)果的大小,環(huán)境因子對(duì)物種的分布有較重要的影響,條帶顯示的變量數(shù)值則較大,可見環(huán)境因子中最暖季度降水量(bio18)、最干季度平均溫度(bio9)、最濕季度降水量(bio16)、最冷季度平均溫度(bio11)、年均降水量(bio12)、最濕月降水量(bio13)以及年均溫度(bio1)對(duì)大葉桂櫻的分布區(qū)的預(yù)測(cè)結(jié)果有較大的影響,其中最暖季度降水量(bio18)影響最大。

        圖2 基于刀切法的環(huán)境變量重要性分析

        3 結(jié)論與討論

        MaxEnt生態(tài)模型是基于生態(tài)位原理建立的在研究中常用的生態(tài)位模型,通過物種樣品已知的分布數(shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)的環(huán)境變量為基礎(chǔ),分析比較該物種在已知分布區(qū)的生態(tài)環(huán)境變量來確定其占有的生態(tài)位,從而預(yù)測(cè)物種的潛在地理分布情況,目前已廣泛運(yùn)用于物種的潛在分布研究[11]。本研究通過對(duì)已知的大葉桂櫻標(biāo)本的分布信息,結(jié)合19個(gè)環(huán)境因子,采用 MaxEnt 模型對(duì)大葉桂櫻生態(tài)適宜性區(qū)劃預(yù)測(cè)模擬,通過刀切法分析預(yù)測(cè)ROC曲線,得到的AUC預(yù)測(cè)值為0.95以上,說明本研究構(gòu)建的模型具有較高的可信度與參考價(jià)值。

        通過對(duì)當(dāng)前環(huán)境下大葉桂櫻在我國(guó)的潛在分布預(yù)測(cè),發(fā)現(xiàn)大葉桂櫻的適生區(qū)大致分布于我國(guó)南方省份,北至甘肅南部、南至海南中部、西至云南西部、東至浙江南部,分布范圍較廣。最適分布區(qū)主要有廣東、廣西、貴州、云南、江西、福建、甘肅、四川、浙江、湖北、湖南、陜西、臺(tái)灣等地,其中分布最廣的省份有廣西、廣東、貴州,其氣候特征多為溫暖濕潤(rùn)氣候。這與該物種的生態(tài)位相關(guān),大葉桂櫻喜溫暖、濕潤(rùn)氣候,是亞熱帶常綠闊葉林的一個(gè)優(yōu)勢(shì)樹種[12],并且其種子不需經(jīng)過休眠,掉落后即可萌發(fā),發(fā)芽率高,幼苗較耐陰,可在樹下生長(zhǎng)[13],因此,在適宜的環(huán)境下其物種的繁殖力較強(qiáng)。另外,根據(jù)所建立的MaxEnt生態(tài)模型中,采用刀切法(Jackknife)分析19個(gè)環(huán)境因子對(duì)大葉桂櫻分布增益的貢獻(xiàn),發(fā)現(xiàn)降水量和溫度對(duì)其分布區(qū)的影響最大。

        通過模擬未來氣候環(huán)境預(yù)測(cè)大葉桂櫻在我國(guó)未來的分布區(qū),發(fā)現(xiàn)大葉桂櫻的適生區(qū)往北移動(dòng),最適生區(qū)面積變小、呈離散分布趨勢(shì),較適生區(qū)面積擴(kuò)大。這可能與全球環(huán)境的變化有關(guān)。相關(guān)研究表明全球氣候總體有呈變暖、變濕的趨勢(shì),亞熱帶北界有往北移動(dòng)最遠(yuǎn)的距離達(dá)120 km[14],隨著環(huán)境氣候的變化,植物的地理分布也會(huì)發(fā)生潛在的變化[15],因此大葉桂櫻在未來環(huán)境下的適生區(qū)往北進(jìn)行了遷移,這與相關(guān)文獻(xiàn)[16,17]的研究結(jié)果一致。

        綜上所述,本研究通過現(xiàn)有的大葉桂櫻標(biāo)本位置信息,采用MaxEnt生態(tài)模型對(duì)其潛在分布區(qū)和未來的分布區(qū)進(jìn)行了預(yù)測(cè),分析了氣候因子與其分布的關(guān)系,為該物種的引種栽培、種質(zhì)資源保護(hù)和開發(fā)利用提供了一定的參考依據(jù)。但由于引入的環(huán)境因子數(shù)據(jù)不夠豐富、分辨率不夠高,另外大葉桂櫻的分布可能也與海拔有關(guān)[9],因此研究結(jié)果可能存在一定的誤差,有待于引入更多的環(huán)境因子進(jìn)行深入的研究。

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